计算机工程与应用

2020, v.56;No.963(20) 146-151

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多阶段双路人体解析网络
Multi-stage Two-Way Combined Network for Human Parsing

罗文劼;倪鹏;张涵;田学东;

摘要(Abstract):

人体解析作为一种复杂而精细的计算机视觉任务,应用前景十分广泛,为了得到精确的人体解析结果需要提取丰富人体语义特征,对此提出一种双路人体解析网络(MTCnet)。MTCnet将编码解码网络与空洞卷积相结合,拥有两个特征提取子网能够融合学习多尺度特征信息,相比单一网络,能够学习更丰富人体语义特征信息。与以往单一阶段处理方式不同,提出的方法需要进行多阶段学习,每个阶段对前一阶段的人体解析结果进行改进,达到最优的解析结果。实验结果表明,提出的方法与目前一些先进的方法相比特征提取能力更强,解析结果更加精准。

关键词(KeyWords): 人体解析;空洞卷积;编码解码网络;深度学习

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(No.61375075);; 河北省自然科学基金(No.F2019201451)

作者(Author): 罗文劼;倪鹏;张涵;田学东;

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